Hoppa till innehåll
BigTree108

Tjänster för utveckling av AI och maskininlärning

Utveckling av AI och maskininlärning: prediktiva modeller och prognoser, bedrägeridetektering och riskpoängsättning, rekommendationssystem, datorseende, naturlig språkbehandling och taligenkänning, tränade på er data och hållna i produktion med MLOps, med dedikerade maskininlärningsingenjörer till ert team eller ett maskininlärningsprojekt som levereras från början till slut.

Vad vi bygger med AI och maskininlärning

  • Prediktiva modeller och prognoser

    Efterfråge- och försäljningsprognoser, förutsägelser av kundbortfall (churn) och kundlivstidsvärde samt poängsättning av leads utifrån er egen historik, med LightGBM, XGBoost eller CatBoost på tabelldata och statsforecast eller förtränade tidsseriemodeller som Chronos och TimesFM, var och en mätt mot en enkel baslinje innan den levereras.

  • Bedrägeridetektering och riskpoängsättning

    Transaktionsbedrägerier, kontoövertaganden och larm om penningtvätt samt kredit- och betalningsriskpoäng serveras i realtid från ett feature store, med tröskelvärden anpassade efter vad ett falsklarm kostar era granskare och varje poäng förklarad egenskap för egenskap med SHAP.

  • Rekommendationer och sökrankning

    Rekommendationer av produkter, innehåll och nästa bästa åtgärd med two-tower-retrieval och en rankningsmodell ovanpå, sökresultat som rankas om med learning to rank, och varje ändring bedöms i ett A/B-test på klick, konvertering eller intäkter i stället för enbart på offlinepoäng.

  • Datorseende

    Klassificering, objektdetektering, segmentering och OCR i PyTorch, finjusterade från förtränade modeller som Ultralytics YOLO, vision transformers och Segment Anything på era märkta bilder, och exporterade till ONNX Runtime, TensorRT eller Core ML när modellen ska köras på en enhet.

  • Naturlig språkbehandling

    Textklassificering, extraktion av entiteter, sentiment och semantisk likhet med finjusterade transformer-modeller från Hugging Face, på engelska, ukrainska och andra språk, där en liten modell som ni själva hostar är snabbare och billigare per dokument än ett anrop till en stor språkmodell.

  • Tal och ljud

    Taligenkänning med Whisper eller NVIDIA Parakeet anpassad efter ert ordförråd och era accenter, talaridentifiering (speaker diarization) med pyannote, transkribering och analys av samtal för kontaktcenter samt text-till-tal, i batch eller som strömning.

  • Modeller för annonsering och prissättning

    Förutsägelse av klickfrekvens och konvertering, budoptimering, uplift-modeller som visar vilka kunder en kampanj faktiskt påverkar, kundsegmentering och dynamisk prissättning, var och en testad i ett kontrollerat experiment innan den styr kostnader.

  • Träningspipelines och MLOps

    Träning, utvärdering och registrering som en pipeline i MLflow 3, Kubeflow, Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform (efterträdaren till Vertex AI) eller Databricks, med data versionshanterad i DVC eller Delta-tabeller, så att varje modell i produktion kan spåras till sin kod, sin data och sina parametrar.

  • Driftsättning och övervakning av modeller

    Modeller serveras bakom FastAPI, BentoML, NVIDIA Dynamo-Triton (tidigare Triton Inference Server) eller KServe, eller körs inuti en .NET- eller Java-applikation med ONNX Runtime, med drift och prediktionskvalitet bevakade i Evidently och en omträningskörning när träffsäkerheten faller under den gräns som överenskommits med er.

Anlita maskininlärningsingenjörer

  • Dedikerade maskininlärningsingenjörer

    Maskininlärningsingenjörer som går med i ert team på heltid, arbetar i era repositories, ert ärendesystem och era möten och rapporterar till er teamledare. Ni intervjuar dem; vi står för det ukrainska avtalet, lönen, faktureringen och ledigheten.

  • AI och maskininlärning-projektleverans

    Ett team som tar AI och maskininlärning-projektet från omfång till release: uppskattning, utveckling, tester och driftsättning, med en teknisk ledare hos oss som äger planen och kvaliteten.

  • AI och maskininlärning-support och övertaganden

    Ett befintligt AI och maskininlärning-system som övertas från ett annat team eller hålls igång: först en skrivskyddad genomgång och en skriftlig riskförteckning, sedan rättningar och nya funktioner i ordning efter effekt.

Sidan om dedikerade team förklarar hur specialister går med i ert team, och sidan om outsourcing beskriver projektleverans, övertaganden och hur vi debiterar.

Vilka som arbetar i ert AI och maskininlärning-projekt

  • Maskininlärningsingenjörer

    Modeller, utvärdering, serving och MLOps

  • Data scientists

    Problemformulering, experiment och statistik

  • Dataingenjörer

    Träningsdata och feature-pipelines

  • Python-, .NET- och Java-utvecklare

    Tjänsterna och applikationerna som anropar modellen

  • QA-ingenjörer

    Testautomation för funktioner som bygger på modeller

Tränad modell eller språkmodell

En modell som tränats på er egen historik passar strukturerad data med ett tydligt mål: ett tal att prognostisera, en klass att förutsäga, en avvikelse att fånga, en artikel att rekommendera. Den är billig per förutsägelse, dess resultat kan förklaras egenskap för egenskap och den blir bättre i takt med att märkt data samlas. En stor språkmodell passar text, dokument och konversation, där märkta exempel är sällsynta och utdata är språk. Många produkter använder båda, och vi rekommenderar en per problem.

Oavsett vilket börjar arbetet med en baslinje och ett utvärderingsset som överenskoms med er, så att en modell måste slå något mätbart innan den levereras. Träningskörningar kan återskapas utifrån kod- och dataversioner, tester körs i pipelinen och träningsdata stannar i ert molnkonto, med personuppgifter som pseudonymiseras innan de används.

Andra data- och AI-tjänster som vi erbjuder

Översikt: Data och AI

Frågor om AI och maskininlärning-utveckling

Inom vilka branscher arbetar era maskininlärningsingenjörer?

AI- och dataprodukter, där modellen är produkten; fintech, för bedrägeridetektering, kreditvärdering och transaktionsövervakning; e-handel och detaljhandel, för rekommendationer, sökrankning, efterfrågeprognoser och prissättning; hälso- och sjukvård, för analys av medicinska bilder, klinisk text och riskmodeller för patienter; reklam- och marknadsföringsteknik, för klickförutsägelse, budgivning och målgruppsmodeller; samt SaaS för företag, för förutsägelse av kundbortfall och maskininlärningsfunktioner i produkten.

Hur mycket data behöver vi för att komma igång?

Det beror mer på problemet än på ett antal rader. Det första steget är en kort bedömning av det ni har: hur mycket historik, om den är märkt och hur ren den är. En baslinjemodell byggd på den datan visar om signalen finns där innan ni investerar i ett fullständigt bygge.

Tränar ni egna modeller eller använder ni färdiga AI-tjänster?

Båda. Där en molntjänst för bild, tal eller dokument redan når den träffsäkerhet ni behöver integrerar vi den, eftersom egen träning skulle kosta mer för liten vinst. Vi tränar egna modeller när er data, ert träffsäkerhetsmål eller er kostnad per förutsägelse går utöver vad de tjänsterna erbjuder.

Kan ni lägga till en modell i vår befintliga .NET- eller Java-applikation?

Ja. Modellen kan köras som ett eget API som er applikation anropar, eller exporteras till ONNX och köras inuti applikationen med ONNX Runtime, som har bibliotek för .NET och Java. Det andra alternativet slipper ett nätverksanrop och en separat tjänst att driva.

Hur snabbt kan maskininlärningsingenjörer börja?

När rätt maskininlärningsingenjör finns tillgänglig styrs starten bara av er intervju samt NDA och IP-överlåtelse. Annars gör vi en sökning, som vanligtvis ger kandidatprofiler inom två till tre veckor, och ingen börjar förrän ni har sagt ja.

Hur anlitar vi maskininlärningsingenjörer via BigTree108?

Berätta om arbetet, senioriteten och de timmar ni behöver. Vi föreslår en eller två personer med deras profiler, ni intervjuar dem på samma sätt som ni skulle intervjua en egen anställning, och ni skriver under ett avtal med BIG TREE 108 LLC och får en faktura i månaden.

Vem äger arbetet de producerar?

Det gör ni. Varje specialist har ett undertecknat avtal med BigTree108 som överlåter allt arbetsresultat till bolaget, och vårt avtal med er överlåter det vidare. Kod, designer och dokument levereras in i era egna repositories och verktyg, inte på ett ställe där bara vi kan ändra dem.

Har ni ett maskininlärningsproblem att lösa?

Berätta vad ni vill förutsäga, upptäcka, rekommendera eller känna igen och vilken data ni har. Ni får svar inom en arbetsdag: en plan för en bedömning, kandidatprofiler eller en rekommendation om var ni bör börja.

Skicka e-post till hello@bigtree108.com Så svarar vi